P-ISSN: 2528-5688 E-ISSN: 2528-5696

## VOLT

## Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro
Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/VOLT Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, 01-14

## IDENTIFIKASI OBYEK BENDA TAJAM MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PADA CITRA X-RAY
Endi Permata 1
1 Pendidikan Teknik Elektro, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Serang 42117, Indonesia E-mail: endipermata@untirta.ac.id
Diterima: 02 September 2016. Disetujui: 02 Oktober 2016. Dipublikasikan: 07 Oktober 2016

## Abstrak
Pemindaian  barang  di  bandara  merupakan  bagian  dari  usaha  menjaga  kemananan  dan  kesela- matan  penumpang  dan  bandara  itu  sendiri.  Selama  ini  proses  pemindaian  barang  masih  secara manual,  yaitu  dengan  melihat  monitor  display  mesin  x-ray.  Salah  satu  tujuannya  adalah  untuk memeriksa apakah terdapat barang berbahaya seperti pisau di dalam tas atau bagasi penumpang. Penelitian ini mengimplementasikan identifikasi obyek benda tajam (dibatasi pada pisau, cutter dan gunting) pada citra x-ray menggunakan color based segmentation yang bertujuan untuk men- gurangi kelalaian petugas keamanan bandara dalam memeriksa barang bawaan penumpang yang diakibatkan oleh keletihan. Proses identifikasi dilakukan dengan menghitung boundary obyek dan nilai kebulatan untuk menentukan apakah obyek pemindaian tersebut adalah benda tajam (pisau, gunting, cutter) atau bukan.
© 2016 Jurusan Pendidikan Teknik Elektro, FKIP UNTIRTA
Kata kunci: citra x-ray, segmentasi warna, threshold, x-ray.

## PENDAHULUAN
Istilah  pengolahan  citra  digital  (digital images proccessing) secara umum mengandung makna  pengolahan  citra  dengan  menggunakan computer digital. Aplikasi pengolahan citra digi- tal mencakup bidang yang cukup luas, misalnya aplikasi  pembacaan  kode  batang  (bar  code) seperti  di  supermarket,  pemampatan  video (MPEG) dalam keping CD, pengenalan sidik jari pada  sistem  absensi  dan  pengawasan  produk
otomatis  di  bidang  industri.  Pengolahan  citra sendiri  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas citra  semula  ke  bentuk  yang  lebih  baik  agar mudah  diinterpretasi  oleh  manusia  atau mesin (dalam  hal  ini  adalah  komputer).  Salah  satu tujuan  akhir  dari  pengolahan  citra  adalah  agar ciri-ciri  tertentu  dalam  citra  dapat  diekstrak, sehingga  dapat  dideskripsikan,  diinterpretasi- kan, dan dipahami.
Sistem  pengamanan  sangat  dibutuhkan pada  saat  acara-acara  tertentu  dan  di  tempat-
tempat  khusus  seperti  mal  dan  bandara  untuk menjaga  kelangsungan  acara  dan  keamanan dapat  terjaga  dengan  baik.  Setiap  orang  yang datang  ke  lokasi  tersebut  wajib  diperiksa barang  bawaannya  untuk  meminimalisir  ke- beradaan  benda-benda  tajam  yang  mem- bahayakan  atau  mengancam  keamanan  di lokasi  tersebut.  Pisau,  gunting,  dan  benda- benda  tajam  lainnya  merupakan  benda  yang dapat  mengancam  keamanan  jika  digunakan tidak sesuai dengan fungsinya. Barang tersebut seharusnya tidak diperbolehkan dibawa masuk ke  tempat  hiburan  atau  tempat-tempat  ke- ramaian  lainnya  tanpa  izin  dari  petugas keamanan.
Petugas  keamaan  sulit  mengidentifi- kasi  benda-benda  tajam  tersebut  sehingga  di- perlukan  suatu  penelitian  yang  dapat  meng- indentifikasi  keberadaan  benda  tajam  yang dibawa  oleh  orang  yang  datang  atau  berkun- jung  ke  suatu  tempat  tanpa  harus  memeriksa atau membuka isi tas secara manual. Selain un- tuk menjaga privasi pengunjung, sistem ini juga dapat  menghemat  waktu  pemeriksaan  barang bawaan.

## X-Ray
Pencitraan  x-ray  tidak  hanya  dikem- bangkan  untuk pencitraan  medis  bagi  manusia saja,  tetapi  juga  untuk  nondestructive  testing (NDT)  pada  bahan  dan  obyek  yang  dikenal dengan  pengujian  x-ray.  Tujuannya  untuk menganalisa  unsur-unsur  internal  yang  tidak terdeteksi dengan mata telanjang. Aplikasi area yang  paling  signifikan  pada  pengujian  x-ray adalah  penyaringan  bagasi,    makanan,  kargo, pengecoran dan pengelasan.
Peralatan  x-ray  bandara  adalah  per- alatan detector yang  digunakan  untuk  men- deteksi  secara  visual  semua  barang  bawaan penumpang pesawat terbang yang dapat mem-
bahayakan  keselamatan  penerbangan  secara cepat  tanpa  harus  membuka  kemasan  setiap barang  bawaan  penumpang.  Peralatan  x-ray dapat  diklasifikasi  menurut  fungsi  dan  kapa- sitasnya, yaitu: 1) X-Ray Cabin  yang mempu- nyai ukuran tunnel kecil (60 x 40 cm); 2) X-Ray Bagasi  yang  mempunyai  ukuran  tunnel  lebih besar  dengan  ukuran  100  x  100  cm;  3)  X-Ray Cargo  yang  mempunyai  ukuran  tunnel  lebih besar  dari  X-Ray  Bagasi  untuk  mendeteksi barang yang masuk kargo pesawat.
Prinsip  dasar  peralatan  x-ray  adalah  1) barang  yang  akan  diperiksa,  masuk  ke  dalam terowongan  (tunel)  sistem  pemeriksaan  me- lalui  ban  berjalan  (conveyor  belt);  2)  barang- barang  tersebut  akan  dideteksi  oleh  sejumlah light  barrier  pada  saat  barang  tersebut  masuk ke  dalam  terowongan;  3)  sensor  mendeteksi adanya barang masuk  dan mengirim sinyal ke unit pengontrol guna mengaktifkan x-ray; 4) x- ray akan menembus barang yang berada di ban berjalan  sebagai  bagian  dari  proses  pemerik- saan;  4)  barang  yang  diperiksa  tersebut  me- nyerap  sinar  yang  dipancarkan  oleh  pembang- kit (x-ray generator); 5) sinar yang dipancarkan akan mengenai detektor-detektor yang ada pa- da  dua  sisi  terowongan;  6)  sinar  yang  ber- bentuk  kipas  akan  menembus  obyek  yang  be- rada  di  ban  berjalan  sebagian  demi  sebagian, kemudian  sinyal  gambar  yang  diterima  oleh detektor  akan  dikumpulkan  bagian  per  bagian yang akan membentuk sebuah piksel pada layar monitor.  Skema  umum  pemeriksaan  barang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Skema umum untuk pengujian x-ray menggunakan computer vision .
Mesin x-ray yang digunakan di bandara biasanya  didasarkan  pada  sistem  x-ray  dual energy, dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. X-ray using dual energy.
Perbedaan bahan material menyebakan perbedaan penyerapan sinar-X. Pada umumnya mesin  X-Ray  mampu  menandakan  obyek  ber- dasarkan  atom  materialnya.  Obyek  organik umumnya  direpresentasikan  dengan  warna orange,  sedangkan  obyek  logam  direpresenta- sikan  dengan warna  biru.    Bagian-bagian x-ray
terdiri dari X-Ray Generator, L Shape Detector, Image Processing, Control Desk, Conveyor, dan Komputer.

## Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  adalah  istilah  umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya un- tuk  memanipulasi  dan  memodifikasi  citra dengan berbagai cara. Foto adalah gambar  dua dimensi  yang  dapat  diolah  dengan  mudah.  Se- tiap  foto  dalam  bentuk  digital  dapat  diolah dengan aplikasi tertentu.

## Segmentasi
Dalam visi komputer, segmentasi adalah proses  mempartisi  citra  digital  menjadi  be- berapa  bagian.  Tujuan  dari  segmentasi  adalah untuk  menyederhanakan  dan/atau  mengubah penyajian  gambar  ke  sesuatu  yang  lebih  ber- makna  dan  lebih  mudah  untuk  dianalisa. Gam- bar  segmentasi  biasanya  digunakan  untuk menemukan obyek dan batas-batas (garis, kur- va, dan lain-lain) dalam sebuah citra. Segmenta- si  citra  merupakan  proses  menempatkan  label untuk  setiap  piksel  dalam  sebuah  gambar  se- hingga  piksel  dengan  kumpulan  label  yang  sa- ma karakteristik visual tertentu.
Hasil segmentasi citra adalah seperang- kat  segmen  yang  secara  kolektif  mencakup  se- luruh  gambar  atau  satu  set  kontur  yang diekstrak  dari  citra.  Setiap  piksel  dalam  suatu wilayah memperhatikan beberapa karakteristik properti  atau  dihitung,  seperti  warna,  inten- sitas,  atau  tekstur.  Daerah  yang  berdekatan sangat berbeda sehubungan dengan karakteris- tik yang sama.

## Ruang Warna
Sebuah  ruang  warna  menggambarkan jarak  warna  yang  dapat  dikenali  oleh  kamera. Ruang  warna  merupakan  kumpulan  dari  ber-
bagai  kode  untuk  semua  warna.  Setiap  piksel pada  sebuah  citra  mempunyai  sebuah  warna yang  digambarkan  pada ruang  warna  tersebut, sehingga  ruang  warna  ini  dapat  digunakan  un- tuk  melabeli  piksel.  Ada  berbagai  cara  untuk menggambarkan  warna-warna  sehingga  ter- dapat  beberapa  jenis  ruang  warna  yang  ber- beda-beda,  misalnya  ruang  warna  RGB,  YCBCR CIELAB.
Setiap  warna  dalam  ruang  warna  RGB ditunjukkan  dengan  kombinasi  warna  utama yaitu merah, hijau dan biru. Ruang warna dapat digambarkan sebagai matriks 3 dimensi dengan sumbu-sumbu  utamanya  adalah  warna-warna dasar  yaitu  merah,  hijau  dan  biru  yang  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Representasi ruang warna RGB.
Nilai  RGB  terletak  pada  satu  sudut  dan nilai cyan, magenta, dan yellow berada di sudut lainnya.  Warna  hitam  berada  pada  titik  asal, sedangkan  warna  putih  terletak  pada  titik  ter- jauh dari titik asal.
YCbCr, Y'CbCr, atau Y Pb/Cb Pr/Cr juga ditulis sebagai YCbCr atau Y'CBCR adalah ruang warna yang digunakan sebagai bagian dari pipa warna gambar dalam video dan sistem fotografi digital.  Y’  adalah  komponen  luma  dan  CB  dan CR  adalah  perbedaan  biru  dan  merah  perbe-
daan  komponen  kroma.  Y'  (dengan  prima) dibedakan  dari  Y  terang  yang  berarti  bahwa intensitas  cahaya  adalah  non-linear  dikodekan menggunakan  koreksi  gamma.  Ruang  warna tersebut dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Bidang CbCr di luma Y’.

## Image Thresholding
Image thresholding adalah metode citra yang  digunakan  untuk  memisahkan  antara obyek  dan  latar  belakangnnya.  Thresholding merupakan teknik efektif dan sederhana untuk segmentasi. Proses thresholding sering disebut dengan  proses  binerisasi  karena  mengubah  ci- tra berderajat keabuan menjadi citra biner atau hitam putih. Pada beberapa aplikasi pengolahan citra,  terlebih  dahulu  dilakukan  threshold  ter- hadap citra gray level untuk dapat menjadi citra biner (citra yang memiliki nilai level keabuan 0 atau  255).  Misalkan  suatu  tingkat  keabuan image f dapat mempunyai K kemungkinan gray level  0,1,2,……,K-1.  Ditentukan  sebuah  nilai threshold,  T  yang  berada  pada  range  tingkat keabuan: T Є {0,1,2,….,K-1}. Proses thresholding adalah proses perbandingan sederhana dimana setiap  nilai  piksel  di f dibandingkan  dengan nilai T .  Berdasarkan  pada  perbandingan  ini, keputusan  biner  ditentukan,  yang  mendefinisi-
kan nilai piksel pada keluaran citra biner (bina- ry image) g:
 T n f if T n f if n g    ) ( , ' 0 ) ( , ' 1 ' ) ( (1)

## Morfologi
Morfologi  adalah  teknik  pengolahan  ci- tra digital dengan menggunakan bentuk (shape) sebagai  pedoman  dalam  pengolahan.  Nilai  dari setiap  piksel  dalam  citra  digital  hasilnya  di- peroleh  melalui  proses  perbandingan  dengan piksel tetangganya.

## Pencarian Batas/Kontur
Operasi  ini  digunakan  untuk  menen- tukan  batas  atau  kontur  dari  segmen  obyek. Operasi ini dilakukan terhadap titik-titik obyek, yaitu apabila titik obyek tersebut bukan meru- pakan  titik  batas,  maka  titik  tersebut  akan  di- ubah  menjadi  titik  latar,  sedangkan  titik-titik batas akan tetap dipertahankan. Untuk menge- tahui apakah suatu titik obyek merupakan titik batas  atau  tidak,  cara  yang  dilakukan  adalah dengan  memeriksa  semua  titik  tetangganya. Apabila ada salah satu saja dari semua tetangga tersebut yang merupakan titik latar, maka titik tersebut  adalah  titik  batas,  sedangkan  apabila semua  tetangganya  adalah  titik  obyek,  maka titik tersebut bukan merupakan titik batas.

## Dilasi
Operasi  dilasi  dilakukan  untuk  mem- perbesar  ukuran  segmen  obyek  dengan  me- nambah  lapisan  di  sekeliling  obyek  atau  biasa dipakai  untuk  mendapatkan  efek  pelebaran terhadap  piksel  yang  bernilai  1.  Efek  dilasi dapat dilihat pada gambar 5.
A B A  B Penambahan piksel akibat dilasi Hotspot vertikal -1     0     1 -1 0 1 1 2 3 4 5 1      2      3      4      5

## Gambar 5. Efek dilasi dengan hotspot vertikal.

## Erosi
Operasi  erosi  adalah  kebalikan  dari operasi dilasi. Erosi merupakan proses pengha- pusan  titik-titik  obyek  (1)  menjadi  bagian  dari latar  (0),  berdasarkan structuring  element S yang digunakan. Pada operasi ini, ukuran objek diperkecil  dengan  mengikis  sekeliling  obyek. Operasi  erosi  mempunyai  efek  memperkecil struktur  citra.  Efek  erosi  dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar 6. Efek erosi.

## Opening
Opening adalah proses erosi yang diiku- ti dengan dilasi. Citra asli didilasi terlebih dahu- lu,  kemudian  hasilnya  dierosi.  Efek  yang dihasilkan  adalah  menghilangnya  atau  menu- tupnya  objek-objek  kecil  atau  lubang-lubang kecil yang ada dalam segmen obyek dan kurus, memecah objek pada titik-titik yang kurus, dan secara umum men-smooth-kan batas dari objek besar  tanpa  mengubah  area  objek  secara  sig- nifikan.

## Closing
Operasi  penutupan  (Closing)  juga  me- rupakan  kombinasi  antara  operasi  erosi  dan dilasi  yang  dilakukan  secara  berurutan,  tetapi citra asli dierosi terlebih dahulu baru kemudian hasilnya  didilasi.  Efek  yang  dihasilkan  adalah mengisi  lubang  kecil  pada  obyek,  meng- gabungkan  obyek-obyek  yang  berdekatan,  dan secara  umum  men-smooth-kan  batas  dari obyek besar tanpa mengubah area obyek secara signifikan.

## Morphological Filtering
Apabila  terdapat  citra  biner  A  yang terkena  derau  impuls  piksel  yang  seharusnya hitam menjadi putih dan sebaliknya. Maka A Ө B  akan  menghilangkan  piksel  hitam  tunggal namun akan memperbesar lubang-lubang yang ada.  Untuk  menghilangkan  lubang  dapat  di- lakukan dilasi dua kali secara berurutan.

## Pengenalan Objek (Object Recognition)
Object  Recognition  yang  sering  disebut juga  dengan  Object  Identification  atau  Object Labeling  adalah  proses  penentuan  objek  yang sedang  diamati  pada  sebuah  citra  dari  sekum- pulan  label  yang  diketahui.  Seringkali  diasum- sikan bahwa objek yang diamati telah dideteksi atau  ada  satu  objek  yang  diamati  pada  image. Salah  satunya  adalah  pengenalan  obyek  ber- basis geometri.

## Pengenalan Berbasis Geometri
Pengenalan  objek  difokuskan  pada penggunaan  model  geometri  dari  objek  untuk menghitung  variasi  tampilan  dari  objek  terse- but  terhadap  sudut  pandang  dan  perubahan pencahayaan.  Pada  objek  2D,  proses  penge- nalan objek menggunakan informasi tepi (edge) atau  batasan  (boundary)  yang  bervariasi  ter-
hadap  perubahan  sudut  pandang  (lihat  posisi obyek).
Pada  penelitian  ini  pengenalan  objek dilakukan  menggunakan  informasi  (batasan) boundary  dengan  shape  factor  yang  mengindi- kasikan  bentuk  objek.  Untuk  mendapatkan shape factor digunakan rumus sebagai berikut.
2 ^
* * 4 perimeter area pi (2)

## Posisi Obyek
Pada saat pengambilan obyek 2D mung- kin  terjadi  beberapa  pergeseran  atau  peru- bahan  posisi  obyek  yang  menyebabkan  ter- jadinya  perubahan  bentuk.  Pada  gambar  8 memperlihatkan  81  posisi  yang  terjadi  pada sebuah obyek bila dilakukan pergeseran searah sumbu  x  (α)  dan  sumbu  y  (β).  Pada  gambar  8 menunjukkan  arah putaran dari sebuah  obyek, menunjukkan hasil dari putaran yang dilakukan berdasarkan  besaran  sudut  antara  α  (0,  10,  …, 80°)  dan  β  (0,  10,…,80°)  dimana  didapatkan hasil yang baik pada pandangan 0 ≤ α ≤ 30 dan 0 ≤ β ≤  30 (lihat yang dibatasi dengan garis me- rah) yaitu pada posisi pandangan (1, 2, 3, 4, 10, 11, 12, 13, 19, 20, 21, 22, 28, 29, 31).
Gambar 7. Posisi obyek.
Gambar  8.  Posisi  obyek  dari  berbagai  sudut pandang.

## METODE
Metode penelitian yang dilakukan terbagi menjadi  beberapa  tahapan  pengerjaan  yang disusun berdasarkan urutan. Tahapan pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan literatur dari  beberapa  buku  dan  jurnal  yang  berkaitan dengan  permasalahan  dalam  penelitian  ini. Tahapan kedua adalah  mengolah literatur yang telah  didapat  dan  pengumpulan  rumus-rumus yang  berkaitan  dengan  permasalahan  dalam penelitian  untuk  diturunkan  ke  dalam  bahasa pemrograman.
Setelah  rumus-rumus  yang  akan  diguna- kan  telah  ditentukan,  maka  selanjutnya  adalah perancangan  perangkat  lunak.  Dilanjutkan dengan pengumpulan data dari keluaran mesin x-ray  yang  didalamnya  didapatkan  beberapa objek benda termasuk benda tajam. Tahap ter- akhir  adalah  analisis  terhadap  kinerja  perang- kat  lunak  yang  telah  dibuat,  apakah  program berjalan dengan baik dan benar.
Penelitian ini membutuhkan laptop untuk mendukung  perancangan  program,  dengan spesifikasi  processor  Intel  Core  i3  2.2  Ghz,
memori 2 Gb, harddisk SATA  500  GB,  dan  sis- tem operasi Microsoft Windows 7  Ultimate 32 Bit.
Adapun  langkah  penelitian  dapat  dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Flowchart system.

## Langkah Program
Input  data  adalah  langkah  awal  yang dilakukan  pada  saat  proses  pengolahan  citra . C itra yang akan diolah adalah citra dalam ben- tuk RGB (red green blue). Elemen blue (B) pada citra yang dipilih yang akan diolah selanjutnya.
Resizing citra atau merubah ukuran se- buah  citra  untuk  mempermudah  saat  proses filterisasi  noise  yang  akan  dilakukan  jika  ter- dapat  beberapa  jenis  resolusi  citra  masukan. Ukuran gambar memiliki resolusi 4288 x  2416 (besar) dan 640 x 149/300 piksel (kecil).
Langkah  selanjutnya  adalah  merubah citra  kedalam  bentuk  YcbCr.  Inputan  dalam bentuk  RGB  diubah  ke  dalam  bentuk  YCbCr, dimana Y merupakan komponen luminance, Cb dan  Cr  adalah  komponen  chrominance , kemudian  dipisahkan  berdasarkan  komponen masing-masing agar dapat dengan jelas melihat perubahan  dalam  proses  pengolahan  selanjut- nya. Perubahan citra RGB dan pemisahan kanal dapat  dilihat  pada  gambar  10  dan  gambar  11. Komponen yang akan diolah selanjutnya adalah komponen Cb, karena citra logam pada mesin x- ray direpresentasikan dengan warna biru.
Gambar 10. Perubahan Citra RGB-YCbCr.
Gambar 11. Pemisahan Kanal.
Fitur  Cb  pada  Citra  YCbCr  merupakan fitur yang akan diolah, sebab benda logam pada mesin  x-ray  direpresentasikan  dengan  warna
biru. Mendapatkan fitur Cb merupakan langkah awal  pemisahan  objek    yang  selanjutnya  akan diolah,  setelah  didapatkan  lalu  dilakukan  fil- terisasi  untuk  menghilangkan  obyek-obyek kecil yang dianggap noise, namun tidak mengu- bah obyek yang akan di amati. Langkah filtering fitur Cb dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Filtering fitur Cb.
Setelah citra selesai difilterisasi, selanjut- nya  yang  dilakukan  adalah  mencari  tepi  atau batas dari obyek yang berada pada sebuah citra. Kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  kebulatan  dari  masing- masing  obyek  dalam  sebuah  citra  tersebut,  se- hingga  dapat  digolongkan  berdasarkan  nilai yang ditetapkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksi- mal  maka  perlu  ditentukan  nilai  threshold yang ideal. Proses ini dilakukan setelah sebuah citra  pada  ruang  YCbCr  dibagi  ke  dalam  tiga kanal  yaitu  kanal  Y,  Cb,  dan  Cr.  Kanal  yang digunakan  adalah  kanal  Cb.  Proses  ini  untuk mencari nilai ambang batas dimana nilai warna piksel  pada  kanal  Cb  diberi  nilai  1  dan  0  yang selanjutnya  dilakukan  proses  binerisasi  pada
citra.  Hasil  deteksi  benda  tajam  dengan mengubah  nilai  Threshold  (T)  pada  proses segmentasi dapat dilihat pada 1.
Tabel  1.  Nilai  ambang Threshold dari  hasil  de- teksi benda tajam
No  Objek Nilai Thre- shold Jumlah benda tajam terdeteksi RV Objek Benda Tajam Jumlah Noise Terdeteksi 1  G41 90 - - 1 2  G41 100 - - 1 3  G41 110 - - 1 4  G41 120 - - 5 5  G41 130 - - 37 6  G41 140 1 0,37 9 7  G41 150 1 0,33 5 8  G41 160 1 0,35 2 9  G41 170 1 0,30 1 10  G41 180 - - - 11  G41 190 - - - 12  G41 200 - - - 13  G42 90 - - 1 14  G42 100 - - 1 15  G42 110 - - 1 16  G42 120 - - 2 17  G42 130 - - 63 18  G42 140 1 0,69 1 19  G42 150 1 0,67 1 20  G42 160 1 0,65 - 21  G42 170 - - 2 22  G42 180 - - 3 23  G42 190 - - - 24  G42 200 - - -
Berdasarkan  tabel  1  dapat  dilihat  bah- wa perubahan nilai piksel minimal pada proses filtering sangat  mempengaruhi  jumlah  obyek yang  terdeteksi,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa semakin besar nilai piksel minimal maka semakin berkurang obyek yang terdeteksi pada sebuah  citra.  Dalam  percobaan  ini  nilai  piksel minimal yang ideal pada proses filtering adalah 100 piksel, dikarenakan pada piksel 100 obyek
dapat tereduksi dengan baik tanpa mengurangi informasi obyek benda tajam.
Selanjutnya, proses penentuan nilai pik- sel minimal pada proses filtering dilakukan un- tuk  mendapatkan  berapa  nilai  piksel  minimal yang  ideal  agar  dapat  mereduksi/menghilang- kan  noise  atau  obyek  yang  tidak  diperlukan tanpa  mengurangi  informasi  mengenai  obyek benda  tajam  pada  sebuah  citra.  Gambar  12 menunjukkan citra pisau dengan posisi miring, obyek pisau dengan posisi miring memiliki nilai piksel  yang  cenderung  kecil  sehingga  perlu  di- perhatikan  nilai  piksel  minimal  untuk  menghi- langkan  noise  dengan  kondisi/posisi  obyek yang  beragam,  sehingga  tidak  mengurangi obyek utama itu sendiri. Proses penentuan nilai piksel ini dilakukan setelah citra RGB diperkecil 10x,  hal  ini  dilakukan  karena  citra  RGB  me- miliki resolusi yang cukup besar sehingga akan sulit  untuk  menentukan  nilai  piksel  minimum pada  proses filtering tanpa  dilakukan  proses resizing images terlebih dahulu.
Gambar 12. Citra pisau dengan posisi miring.
Tabel  2.  Pengaruh  perubahan  piksel  minimal terhadap jumlah objek teridentifikasi. No  Objek Nilai Piksel Minimal Jumlah Objek teridentifi kasi RV Objek Benda Tajam Jumlah Noise 1  G41 1 10 0,37 9 2  G41 3 6 0,37 5 3  G41 5 5 0,37 4 4  G41 10 3 0,37 2 5  G41 20 2 0,37 1 6  G41 40 2 0,37 1 7  G41 60 2 0,37 1 8  G41 70 2 0,37 1 9  G41 80 1 0,37 1 10  G41 100 1 0,37 - 11  G41 110 1 0,37 - 12  G41 120 1 0,37 - 13  G42 1 2 0,69 1 14  G42 3 2 0,69 1 15  G42 5 2 0,69 1 16  G42 10 1 0,69 - 17  G42 20 1 0,69 - 18  G42 40 1 0,69 - 19  G42 60 1 0,69 - 20  G42 70 1 0,69 - 21  G42 80 1 0,69 - 22  G42 100 1 0,69 - 23  G42 110 1 0,69 - 24  G42 120 1 0,69 -
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  peru- bahan nilai piksel minimal pada proses filtering sangat  mempengaruhi  jumlah  obyek  yang terdeteksi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  semakin besar nilai piksel minimal maka semakin berku- rang  obyek  yang  terdeteksi  pada  sebuah  citra. Dalam  percobaan  ini  nilai  piksel  minimal  yang ideal  pada  proses filtering adalah  100  piksel, dikarenakan  pada  piksel  100  obyek  dapat tereduksi  dengan  baik  tanpa  mengurangi  in- formasi obyek benda tajam.
Selanjutnya  menentukan round  value obyek  jenis  pisau,  gunting  dan  cutter . Hal  ini
dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  RV  dari  be- berapa  golongan  benda  tajam.  Citra  benda  ta- jam  yang  diambil  adalah  dengan posisi  normal atau  dengan  nilai  RV  maksimal  dari  masing- masing  golongan  benda  tajam,  sehingga  pada proses  selanjutnya  dapat  ditentukan  batas- batas RV yang tergolong dari benda tajam. Nilai kebulatan  dari  beberapa  jenis  benda  tajam dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Round Value dari beberapa jenis benda tajam.
No Objek View Round Value 1 Pisau 1-1 α= 0, β= 0  0,43 2 Pisau 1-2 α= 40, β= 0  0,37 3 Pisau 2-1 α= 0, β= 0  0,41 4 Pisau 2-2 α= 20, β= 0  0,37 5 Pisau 3-1 α= 10, β= 0  0,27 6 Pisau 3-2 α= 0, β= 0  0,28 7 Pisau 4-1 α= 0, β= 0  0,25 8 Pisau 4-2 α= 30, β= 10  0,21 9  Gunting 1-1  α= 0, β= 10  0,25 10  Gunting 1-2 α= 0, β= 0  0,13 11  Gunting 2-1  α= 30, β= 20  0,15 12  Gunting 2-2 α= 0, β= 0  0,17 13  Gunting 3-1  α= 0, β= 10  0,26 14  Gunting 3-2 α= 0, β= 0  0,21 15  Gunting 4-1  α= 20, β= 10  0,31 16  Gunting 4-2  α= 10, β= 0  0,28 17  Cutter 1-1 α= 10, β= 0  0,13 18  Cutter 1-2  α= 10, β= 20  0,19
Benda  tajam  yang  digunakan  dalam penelitian ini berjenis pisau, gunting dan cutter yang masing-masing dapat dilihat pada gambar 13, gambar 14 dan gambar 15.
Gambar 13. Jenis pisau.
Gambar 14. Jenis gunting.
Gambar 15. Jenis cutter.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan standard deviasi dari obyek untuk menentukan batasan  maksimal  nilai  roundness  dari  sebuah obyek  benda  tajam.  Dalam  perhitungan  ini digunakan lima jenis pisau yang memiliki posisi (sudut  pandang)  yang  berbeda  yang  dapat dilihat pada tabel 4, tabel 5, tabel 6, tabel 7, dan tabel 8.
Tabel  4.  Perhitungan  Standard  Deviasi  Round- ness Obyek Pisau Jenis 1.
No (n) View (Xi) (Xi 2 ) 1  1000878  α= 0, β= 20  0,43  0,1849 2  1000869  α= 10, β= 10  0,44  0,1936 3  1000870  α= 10, β= 0  0,34  0,1156 4  1000872  α= 10, β= 0  0,36  0,1296
049916597 , 0 ) 1 ( 1 ( 1 1 1 2 2 1 )         n n n n i n i x x s (3)
X rata-rata = 0.3925 X max = 0.3925+0.049916 X min = 0.3925 - 0.049916 Tabel  5.  Perhitungan  Standard  Deviasi  Round- ness Obyek Pisau Jenis 2. No (n) View (Xi) (Xi 2 ) 1  1000924  α= 0, β= 20  0,29  0,0841 2  1000925  α= 30, β= 0  0,19  0,0361 3  1000926  α= 0, β= 40  0,27  0,0729 4  1000927  α= 40, β= 0  0,16  0,0256 5  1000928  α= 20, β= 0  0,21  0,0441 6  1000929  α= 40, β= 10  0,17  0,0289 7  1000930  α= 0, β= 10  0,19  0,0361 8  1000931  α= 10, β= 20  0,22  0,0484 9  1000932  α= 30, β= 0  0,18  0,0324 10  1000933  α= 20, β= 30  0,24  0,0576 11  1000934  α= 10, β= 20  0,22  0,0484
041009977 , 0 ) 1 ( 1 ( 1 1 1 2 2 1 )         n n n n i n i x x s (4)
X rata-rata = 0.212727273 X max = 0.212727273+0.041009977 X min = 0.212727273 + 0.041009977 Tabel  6.  Perhitungan  Standard  Deviasi  Round- ness Obyek Pisau Jenis 3. No (n) View (Xi) (Xi 2 )
1  1000915  α= 10, β= 0  0,28  0,0784
No (n) View (Xi) (Xi 2 ) 2  1000916  α= 10, β= 10  0,29  0,0841 3  1000917  α= 30, β= 10  0,24  0,0576 4  1000918  α= 20, β= 0  0,23  0,0529 5  1000919  α= 10, β= 20  0,31  0,0961 6  1000920  α= 10, β= 0  0,28  0,0784 7  1000921  α= 10, β= 0  0,27  0,0729 8  1000922  α= 30, β= 0  0,24  0,0576 9  1000923  α= 0, β= 0 0,31  0,0961 029907264 , 0 ) 1 ( 1 ( 1 1 1 2 2 1 )         n n n n i n i x x s (5)
X rata-rata = 0.272222222 X max = 0.272222222+0.029907264 X min = 0.272222222- 0.029907264 Tabel  7.  Perhitungan  Standard  Deviasi  Round- ness Obyek Pisau Jenis 4.
No (n) View (Xi) (Xi 2 ) 1  1000907  α= 50, β= 0  0,11  0,0121 2  1000908  α= 40, β= 10  0,16  0,0256 3  1000909  α= 30, β= 0  0,23  0,0529 4  1000910  α= 20, β= 0  0,27  0,0729 5  1000911  α= 10, β= 0  0,22  0,0484 6  1000912  α= 0, β= 10  0,45  0,2025
7  1000913  α= 10, β= 30  0,39  0,1521
029907264 , 0 ) 1 ( 1 ( 1 1 1 2 2 1 )         n n n n i n i x x s (6)
X rata-rata = 0.261428571 X max = 0.261428571+0.029907264 X min = 0.3925 - 0.029907264 Tabel  8.  Perhitungan  Standard  Deviasi  Round- ness Obyek Pisau Jenis 5. No (n) View (Xi) (Xi 2 ) 1  1000903  α= 40, β= 30  0,22  0,0484 2  1000902  α= 40, β= 0  0,21  0,0441 3  1000901  α= 0, β= 0 0,24  0,0576 4  1000900  α= 40, β= 20  0,21  0,0441
No (n) View (Xi) (Xi 2 ) 5  1000899  α= 0, β= 20  0,36  0,1296 6  1000898  α= 0, β= 10  0,29  0,0841 7  1000897  α= 30, β= 0  0,24  0,0576 8  1000896  α= 0, β= 30 0,3 0,09 9  1000895  α= 10, β= 0  0,22  0,0484 10  1000892  α= 0, β= 30 0,3 0,09 11  1000890  α= 30, β= 0  0,24  0,0576 048392336 , 0 ) 1 ( 1 ( 1 1 1 2 2 1 )         n n n n i n i x x s (7)
X rata-rata = 0.257272727 X max = 0.257272727+0.048392336 X min = 0.212727273 - 0.048392336
Hasil  pengujian  merupakan  perban- dingan  antara  obyek  yang  dilihat  dari  hasil pengamatan  citra  dari  keluaran  monitor  pada mesin  x-ray  (yang  dilihat  dengan  kasat  mata) dan  hasil yang diperoleh dari pengolahan citra digital (sistem).  Adapun  beberapa  hal  yang menjadi  perbandingan  antara  lain  adalah:  1) jumlah  obyek  logam  yang  berada  pada  suatu citra, 2) klasifikasi obyek berdasarkan kategori benda tajam, tumpul, dan lainnya.
Dalam penelitian ini diambil 8 data citra x-ray yang dijadikan perbandingan pengamatan secara  kasat  mata  (menggunakan  layar  moni- tor)  dan dengan  pengolahan  citra  digital yang ditunjukkan pada tabel 9.
Tabel  9.  Round  Value  dari  Hasil  Pengamatan Sistem.
Round Value No. Citra Lain Tumpul Tajam 1 Data 1 - - 0,25 2 Data 2 - - 0,31 3 Data 3 - - 0,4 4 Data 4 - - 0,36 5 Data 5 0,86 - 0,32 6 Data 6 - - 0,42

## Round Value
No. Citra Lain Tumpul Tajam 7 Data 7 - - 0,37 8 Data 8 0,91 - 0,38 a. data 1 b. data 1 sistem c. data 2 d. data 2 sistem e. data 3 f. data 3 sistem g. data 4 h. data 4 sistem i.data 5 j. data 5 sistem k. data 6 l. data 6 sistem m. data 7 n. data 7 sistem o. data 8 p. data 8 sistem
Gambar  16.  Hasil  pengamatan  mata  dan  hasil pengamatan sistem Dari  hasil  perbandingan  pada  gambar 16    ditemukan  ada  dua  obyek  teridentifikasi pada data 5 dan data 8, obyek pertama dikenali sebagai benda tajam dan obyek kedua dikenali sebagai benda dengan bentuk menyerupai ling- karan.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  obyek  teri- dentifikasi yang menyerupai lingkaran memiliki nilai  piksel  besar  (ukuran  besar)  sehingga obyek  tersebut  lolos  pada  proses  filterisasi  se- hingga  pada  hasil  akhirnya  dikenali  sebagai obyek, namun jika dilihat dari tabel 9 maka kita dapat  mengetahui  bahwa  obyek  tersebut bukanlah bagian dari obyek yang harus diamati, dalam artian bukan termasuk benda tajam atau benda tumpul.

## PENUTUP
Berdasarkan data yang didapat dari be- berapa  tahapan  pengamatan  dapat  ditarik  ke- simpulan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan mampu  mengolah  data  yang  diinginkan  oleh pengguna  seperti  mencari  jumlah  obyek  dan dapat  mengklasifikasikan  obyek-obyek  yang ada  pada  sebuah  citra  berdasarkan  tingkat/ level  kebulatan,  dan  segmentasi  warna.  Hasil dari  pengamatan  melalui  monitor  mesin  x-ray dan  hasil  pengamatan  menggunakan  pengo- lahan citra digital adalah 100% sama.
Saran  yang  diajukan  berkaitan  dengan penelitian  ini  adalah  1)  agar  sistem  dikem- bangkan    menggunakan artificial  intelligent, 2) s ebaiknya indentifikasi obyek dilakukan secara real  time  agar  dapat  langsung  diterapkan  ke
dalam  perangkat  keras  yang  berhubungan,  3) untuk  pengambilan  data  x-ray  yang  dilakukan di  bandara  harus  memperhatikan  kelengkapan surat-surat  yang  dibutuhkan  oleh  pihak  per- usahaan terkait, agar menghemat waktu dalam proses  kelengkapan  administrasi,  4)  selain  di bandara,  mesin  x-ray  juga  sudah  banyak digunakan  di  mal-mal  besar  dan  hotel-hotel besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Arif,  Isturom.  (2012). Identifikasi  Obyek  Pisau pada  Citra  X-ray  di  Bandara. Surabaya: Semantik. Dika, Adi Khrisna. Identifikasi Obyek
Berdasarkan  Bentuk  dan  Ukuran.
(Skripsi).  Teknik  Elektro  Universitas
Diponegoro Semarang.
Gonzales,  Rafael  C.  (2002). Digital  Image Proccessing (2nd  Edition) . New  Jersey: Prentice Hall.
Harlow, H. F. (1999). Fundamentals for prepar- ing  psychology  journal  articles. Journal of  Comparative  and  Physiological  Psy- chology , 55, 893-896.
Kadir,  Adhi  Susanto.  (2013). Teori  dan  Aplikasi Pengolahan  Citra (Edisi  Pertama). Yogyakarta: Andi. Mery,  Domingo.  Automated  Detection  in Complex  Objects  Using  a  Tracking Algorithm  in  Multiple  X-Ray  View.
Journal  Departement  of  Computer Science-Pontificia  Universidad  Catolica de  Chile  Av.  Vicuna  Mackenna. Santiago de Chile.
Mery, Domingo. X-Ray Testing: The State of the Art. Journal Departement  of  Computer Science-Pontificia  Universidad  Catolica de  Chile  Av.  Vicuna  Mackenna. Santiago de Chile.
Nurraharjo,  Eddy.  (2011).  Implementasi morphology  Concept  and  Technique dalam  Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Menentukan  Batas  Obyek  dan  Latar Belakang  Citra. Jurnal  Universitas Stikubank Semarang .
Peraturan Direktur Jendral Perhubungan Udara. (2010). Tata  Cara  Pemeriksaan  Kea- manan,  Penumpang,  Personel  Pesawat udara  dan  Barang  Bawaan  yang  Di- angkut  dengan  Pesawat  udara  dan
Orang Perseorangan . Nomor: SKEP/2765/XII/2010.  Jakarta:  Dirjen
Perhubungan Udara.
Powar,  Varsha. Skin  Detection  in  YCBCR  Colour Space.
Riffo  and  Mery. Active  X-Ray  Testing  of Complex  Objects. Journal  Departement of Computer Science-Pontificia Universidad Catolica de Chile.